忆阻器是具有记忆和类突触特性的非线性电路元件. 基于此特性, 文中提出了一个基于STDP(spike-time-dependent plasticity) 学习规则的忆阻桥突触电路, 它具有可以作为人工神经网络突触的优势. 根据此优势, 将这个新的电路与其他电路和网络结合, 构成全新的电路和网络. 首先将该忆阻桥突触电路和3 个附加的晶体管结合在一起, 实现神经网络的突触运算, 并构建完整的忆阻桥突触神经网络. 然后再将它与细胞神经网络结合用于图像去噪、边缘提取、角检测和汉字识别. 最后, 通过一系列的仿真实验证实了该方案的可行性, 说明基于STDP 学习规则的忆阻桥突触神经网络更具仿生特性, 而且集成度更高、模板更易更换, 有望解决实时的复杂的智能问题.
2021-08-10 17:04:31
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[Filter_1D,Filter_2D]=Filter_Design_2D_McClellan（类型，边，Ap，Aa，transformation_vector） 此函数可用于设计低通、高通、带通或带阻满足规定规格的二维滤波器。
_ 类型可以是“低通”、“高通”、“带通”或“带阻” _edges 是归一化频率 (rad/s) 的向量，包括通带和阻带边缘。 （频率必须按递增顺序排列） _ Ap：峰到峰通带纹波（db） _ Aa：最小阻带衰减 (db) _transformation_vector：这是一个具有 4 个元素的向量，映射 1D 空间到二维空间 [1]。 这些系数可以根据方法找到在[2]中提出。 一些例子如下：
具有圆对称光谱的二维滤波器=[-0.5 0.5 0.5 0.5]； 具有椭圆光谱的二维滤波器=[-2.4973 2.9006 0.3127 0.2840]； 扇形频
2021-08-10 10:01:40
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